主要观点总结
文章介绍了特斯拉提出的BEV概念在自动驾驶中的应用，以及围绕BEV技术的感知框架、主要任务、部署方案等内容的讨论。文章提及了BEV在自动驾驶中的普及程度，主要任务包括3D目标检测、车道线检测、非常规障碍物检测等。同时介绍了BEV模型的部署与量化问题，以及相应的解决方案和课程。
关键观点总结
关键观点1: 特斯拉的BEV概念在自动驾驶中的应用越来越广泛，已成为行业主流技术路线。
文章介绍了BEV概念在自动驾驶领域的应用，以及其对自动驾驶任务的重要性。
关键观点2: 自动驾驶的主要任务包括3D目标检测、车道线检测、非常规障碍物检测等。
文章详细说明了自动驾驶中的三个主要任务及其在实际应用中的重要性。
关键观点3: BEV模型的部署与量化是自动驾驶领域的难点，业内专家推出相关教程以解决这个问题。
文章提到了BEV模型部署的难点以及为解决这些问题而推出的教程，介绍了教程的内容、主讲老师、课程亮点等。
文章预览
随着特斯拉在AI Day上提出BEV概念，国内外以BEV 为技术栈的感知框架越来越受到大家的认可，这两年几乎离不开BEV这个关键词。 站在上帝的视角，BEV非常适合自动驾驶任务，从最初的BEVDet检测方案，到后面BEVFormer、BEVFusion、MapTR、Occupancy等各个任务模型，几乎都以此为基线。 目前工业界的自动驾驶技术路线大多围绕三个主要任务展开： 3D目标检测、车道线检测、非常规障碍物检测。 ，时长 03:41 3D目标检测任务是动态障碍物和部分静态障碍物的主要感知方法，行业主流的BEV路线有LSS方案和BEVFormer系列的Cross-Attention方案。其中LSS更适用于轻量级模型部署到中低端芯片上，而BEVFormer系列在orin这类主流大算力平台上更有优势。无论是行车任务还是泊车任务，各大自动驾驶公司基本都以BEV检测为主要路线。 如何部署纯视觉BEV-OD方案？ 如何部署BEVFusion这类融
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